Abstrakt
Zadanie klasyfikacji treści może zostać podzielone na dwa etapy: ekstrakcji cech istotnych dla podziału na klasy oraz etapu klasyfikacji na podstawie cech wyznaczonych w poprzednim etapie. Dzięki takiemu podziałowi, możliwe jest użycie w drugim etapie standardowych algorytmów budowy (uczenia) klasyfikatorów, takich klasyfikator bayesowski, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe czy metoda wektorów wspierających (SVM). Przy wyborze jednej z wymienionych metod należy wziąć pod uwagę czynniki takie jak możliwość uogólniania, niezawodność, szybkość uczenia, liczbę cech czy możliwość wyjaśniania wiedzy.
Autor (1)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja monograficzna
- Typ:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
- Tytuł wydania:
- Inteligentne wydobywanie informacji ze społecznościowych serwisów internetowych strony 105 - 120
- Język:
- polski
- Rok wydania:
- 2011
- Opis bibliograficzny:
- Dembski J.: Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści// Inteligentne wydobywanie informacji ze społecznościowych serwisów internetowych/ ed. ed. Bogdan Wiszniewski Gdańsk: Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2011, s.105-120
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 168 razy